為提高變分模態(tài)分解的精度,通過引入相關性分析及頻域最大值分析,對模態(tài)階次進行自適應調(diào)整,改善變分模態(tài)分解算法的性能。利用改進的方法對坐底式深水網(wǎng)箱的實測數(shù)據(jù)進行分析。結(jié)果表明,此方法可以自適應對測試信號進行分解,分解精度較高,適合于對坐底式深水網(wǎng)箱結(jié)構(gòu)進行安全監(jiān)測。 

【文章來源】：船海工程. 2020,49(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

測試的深海網(wǎng)箱結(jié)構(gòu)

測試信號y方向的時域圖和頻域圖

在信號分析過程中,通過使用自適應變分模態(tài)分解技術對50～90 s,共10 000個點的信號進行分解,當模態(tài)階次增加到等于86時,分解結(jié)束。對前3個成分進行展示。由圖3可見,由改進的變分模態(tài)分解方法分解出的第一個成分對應于圖2中的一階模態(tài),從該成分的時域圖中(圖2a))可以看到該信號較為穩(wěn)定,對提取出的成分進行Hilbert變換可以得到該成分的時頻圖,見圖3b)。從時頻圖中可以看到該成分的信號頻率在1.8 Hz左右,同時在整個時間范圍內(nèi),該實測的振動信號表現(xiàn)出了較大的時變性。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于靜態(tài)小波變換的船舶航行航道水流量信號的分離方法[J]. 梁東鶯.  艦船科學技術. 2018(24)

碩士論文
[1]基于希爾伯特—黃變換的時頻分析算法研究[D]. 王黎黎.西安電子科技大學 2009



本文編號：3571877